Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

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Trabajo Fin de Grado 2014-15
 Clasificación automática de patrones de expresión genética a partir de imagenes de hibridación insitu.


Especialidades
Computación


Tutor
OSSA JIMENEZ, LUIS DE LA
MARTINEZ GOMEZ, JESUS


Descripción y Objetivos
Se dispone de una base de datos de embriones de pez medaka en las que se muestran, tintadas de oscuro, la zona donde distintos genes se expresan. Cada imagen se corresponde con un solo gen pero cada gen puede tener varias imágenes, dependiendo de la vista (frontal, dorsal, lateral, detalle) o de el estadio de desarrollo del embrión. El objetivo es elaborar un modelo de clasificación automática que permita anotar cada imagen con la región anatómica en la que se expresa el gen. Para ello es preciso reconocer automáticamente la vista y, posteriormente, la región anatómica.


Metodología y Competencias
Se parte de un conjunto de imágenes de entrenamiento. 

La primera fase del proyecto consistirá en determinar qué características de las imágenes son adecuadas para elaborar las variables de entrada que habrán de utilizar los clasificadores. Dichas variables serán obtenida mediante procesamiento de la imagen, y harán referencia a aspectos como color, formas, tamaños, etc.

En la segunda fase, elaborará un modelo de clasificación que determine la posición del embrión en la foto (vista). Dicha posición servirá como entrada en un tercer modelo, que se elaborará en una tercera fase, y que determinará la región anatómica donde se expresa el gen.

En la última fase, se valorarán los resultados obtenidos con ayuda de un biólogo. 


Medios a utilizar
  • El procesamiento de las imágenes y la extracción de características se llevará a cabo mediante Matlab.
  • Para la construcción de los modelos de clasificación se utilizará tanto Matlab como Weka.


Bibliografía
  • Fundamentals of Digital Image Processing: A Practical Approach with Examples in Matlab. Chris Solomon, Toby Breckon.
  • Essential Matlab for Engineers and Scientists. Brian H. Hahn. Daniel T. Valentine.
  • Documentación de weka: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/documentation.html
  • Apuntes de la asignatura Minería de Datos.


Asignación
El Trabajo Fin de Grado ha sido a asignado a Don/Doña Luis Miguel Lopez Moreno





 

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Curso: 2014-15
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